1.并行度在direct方式下，sparkStreaming的task数量是等于kafka的分区数，kakfa单个分区的一般吞吐量为10M/s常规设计下：kafka的分区数一般为broken节点的3,6,9倍比较合理比如我的集群有6个broken节点，创建kafka的分区为18个，sparkStreaming的task也为18个，当然也可以适当放大分区，根据自己的数据量来合理规划集群及分区数2.序
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2024-02-05 15:55:16
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Kafkakafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。producer : 消息生产者consumer : 消息消费之broker : kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，其实里面是有
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2024-01-16 04:31:12
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简介Kafka 0.10的Spark Streaming集成设计与0.8 Direct Stream方法类似。 它提供了简单的并行性，Kafka分区和Spark分区之间的1：1对应关系，以及对偏移量和元数据的访问。 但是，由于较新的集成使用新的Kafka消费者API而不是简单的API，所以在使用上存在显着差异。 这个版本的集成被标记为实验，所以API可能会有变化。
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2024-10-28 09:00:15
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文章目录Streaming和Kafka整合概述使用0.8版本下Receiver DStream接收数据进行消费步骤一、启动Kafka集群二、创建maven工程，导入jar包三、创建一个kafka的topic四、启动kafka的Producer五、开发代码使用0.8版本下Direct DStream接收数据进行消费开发代码使用0.10版本下Direct DStream接收数据进行消费注意事项步骤一、
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2023-12-12 08:50:07
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kafka优势kafka相比于其他消息系统能够实现有序的并行化的读取，其他的消息系统如果需要实现有序，是通过独占的形式，那样就不能并行化，每次只能有一个消费者读取数据。kafka通过topic和partition的方式实现有序的并行化，每个消费者可以独占一个partition，同时多个消费者读取同一个topic的数据，这样就实现了并行化，但是一个消费群组的消费者不能比一个topic的分区数多，这样
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2024-01-28 14:17:09
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Kafka 是一个广泛使用的分布式消息队列，而 Apache Spark 则是一个高效的数据处理引擎。通过将这两者结合，可以实现对实时数据流的处理与分析。在本博文中，我将详细记录关于“Kafka 对应的 Spark 版本”的解决过程，涵盖环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、扩展部署与迁移指南。
### 环境预检
在开始之前，为了确保我的开发环境支持 Kafka 与 Spark 的集成，我先做
接上文《Hadoop生态系统》，对Spark、Spark streaming、kafka的相关内容进行总结。1、Hadoop和Spark的关系Spark是为了跟Hadoop配合而开发出来的，不是为了取代Hadoop，专门用于大数据量下的迭代式计算。Spark运算比Hadoop的MapReduce框架快的原因是因为Hadoop在一次MapReduce运算之后，会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中，第
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2023-10-14 17:11:35
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一、 整合版本说明 这是一种流式数据处理中最常见的方式之一，使用SparkStreaming去从kafka中拉取数据有两大主要的版本。主要在spark2.0开始之后进行区分。SparkStremaing-kafka-0-8版本 在此版本中有两种方式来消费kafka中的数据，receiver的方式(已经被淘汰)；最早出现的拉取kafka数据的方式，在1.2开始出现。direct的方式是1.3版本出现
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2024-01-05 21:28:30
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spark与kafka的介绍
一 spark是什么
hadoop MapReduce：从集群中读取数据，分片读取 进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群
Spark ：从集群中读取数据，把数据放入到内存种，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群。数据挖掘要比hadoop快100倍
Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集，
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2023-08-13 19:26:44
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1. Kfaka介绍 Kfaka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，用户通过Kafaka系统可以发布大量的消息，同时也能实时订阅消费消息；Kafka 可以同时满足在线实时处理和批量离线处理。在公司的大数据生态系统中，可以把Kafka作为数据交换枢纽，不同类型的分布式系统(关系数据库、NoSQL数据库、流处理系统
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2024-01-15 01:06:22
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当我们正确地部署好Spark Streaming，我们就可以使用Spark Streaming提供的零数据丢失机制。需要满足以下几个先决条件： 1、输入的数据来自可靠的数据源和可靠的接收器； 2、应用程序的metadata被application的driver持久化了(checkpointed ); 3、启用了WAL特性(Write ahead log)。1.
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2024-06-07 18:41:59
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KafkaOffsetMonitor 开源web管理界面spring-kafka当前稳定版本是1.2.0..RELEASE http://docs.spring.io/spring-kafka/docs/1.2.0.RELEASE/reference/html/_introduction.html 1.首先下载kafka，解压缩，然后运行zookeeper和kafkacd k
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2024-03-20 09:47:52
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一、下载依赖jar包二、创建Java工程太简单，略。三、实际例子spark的安装包里面有好多例子，具体路径：spark-2.1.1-bin-hadoop2.7\examples。JavaDirectKafkaWordCount.java1. package com.spark.test;
2.
3. import java.util.HashMap;
4. import java.util.H
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2023-11-28 20:41:41
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sparkstreaming 与 kafka重分区的场景应用昨天线上发现个bug，导致数据的重复，原因如下线上场景是二个sparkstreaming程序。程序1主要是用来接收数据放入kafka集群，程序2读取数据进行处理，redis数据缓存。因为数据量很大，所以在程序1上先用reduceByKey去重。程序1发送使用的是Avro序列化对象，要把固定条数一批数据都放在一个Avro对象然后传输到Kaf
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2023-11-20 11:38:56
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Kafka 和 Spark 集成是现代应用程序架构中非常重要的一环，二者的结合可以处理实时数据流并进行复杂的分析和计算。本文将详细记录 Kafka 和 Spark 集成的整个过程，内容涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化以及生态扩展。
## 环境准备
在开始集成 Kafka 和 Spark 之前，需要准备相应的环境，并确保各个依赖项已正确安装。
### 依赖安装指南
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一、简介kafka是一个高吞吐的分布式消息队列系统。特点是生产者消费者模式，先进先出（FIFO）保证顺序，自己不丢数据，默认每隔7天清理数据。消息列队常见场景：系统之间解耦合、峰值压力缓冲、异步通信。Kafka架构是由producer（消息生产者）、consumer（消息消费者）、borker(kafka集群的server，负责处理消息读、写请求，存储消息，在kafka cluster这一层这里，
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2023-11-26 13:40:54
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今天要和你分享的主题是：Kafka Streams 与其他流处理平台的差异。近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、Apache Storm，以及这两年火爆的 Spark 以及 Flink 等。应该说，每个框架都有自己独特的地方，也都有自己的缺陷。面对这众多的流处理框架，我们应
0.11.x拥有的特性:传统消息队列及副本容灾功能支持exactly once 恰好一次语义事务支持.kafka stream支持.consumer 消息拉取线程和心跳线程分开截止到0.11.x,kafka作为传统的发布订阅功能基本完善,建议至少升级到该版本.1.0.x新增磁盘故障转移新增跨副本路径迁移2.x2.1.x支持ZStandard的压缩,提高吞吐性能优化生产者和消费者当前最新稳定版本如下
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2024-03-07 13:19:14
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kafka和spark总结本文涉及到的技术版本号：scala 2.11.8kafka1.1.0spark2.3.1kafka简介kafka是一个分布式流平台，流媒体平台有三个功能发布和订阅记录流以容错的持久化的方式存储记录流发生数据时对流进行处理kafka通常用于两大类应用构件在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时数据管道构件转换或响应数据流的实时流应用程序kafka的几个概念kafka运行在集群
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2023-08-27 22:00:17
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1、HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS（Hadoop Distributed File System）。2、FlaskFlask是一个用Python编写的Web应用程序框架。
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2023-08-29 16:57:31
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